일의 미래: AI와 자동화가 직무 역할과 비즈니스 모델을 재정의하는 방법

우리의 전문적인 관행에서, 우리는 AI와 직무 역할 및 비즈니스 모델에 대한 영향에 대해 두極化된 의견을 만났습니다. 한쪽에서는 실업률이 급증하고 인공 지능이 모든 것을 차지할 것이라는 우려가 있습니다. 다른 쪽에서는 AI가 큰 변화를 가져오지 않을 것이라고 생각하며, 결국 버블이 될 것이라고 믿습니다.

64%의 CIO들이 비즈니스 운영을 높이고 기업을 발전시키기 위해 AI를 사용하는 것을 기대하고 있습니다. 따라서 기술의 강력한 능력과 한계를 이해하는 것이 특히 중요합니다. 인공 지능이本当に 새로운 비즈니스 모델을 도입할 수 있을까요, 아니면 이러한 기대는 편향된 것으로 근거하고 있을까요?

항상 그렇듯이, 진실된答案은 중간에 있습니다.

모든 기술 혁명은 직무 역할과 작업장 루틴의 변화를 따랐습니다. AI의 발전은 작업장을 빠르게 변화시키고 사회적 변화를 驅動할 것이라고 약속했습니다. 그러나 실제로는 AI가 예상대로 사회에 영향을 미치지 않았습니다. 그러나 사회는 AI에 영향을 미칠 수 있고, 그렇게 해야 합니다.

LLM 개발의 느려짐과 AI의幻覺에 대한 지속적인 보고서들은 현재의 AI 시스템이 완벽하지 않으며, 기대하는 바를 제공하지 못한다는 것을 명확히 보여줍니다. 개발자들은 다음 목표를 향해 달려가기 시작했으며, 많은 잠재적인 문제들이 탐구되지 않고 무시되었습니다. 이를 통해 수많은 문제들이 발생했습니다. 예를 들어, Google의 Bard AI가 사실적인 오류를犯했으며, 이는 100억 달러의 주가 하락을引き起こ았습니다.

이러한 결과는 AI가 기본적인 작업을 수행하기 위해 제어와 모니터링이 필요하다면, 복잡한 작업을 맡기기에는 아직 너무 이르다는 것을 보여줍니다. 많은 직무 역할은 깊은 통찰력, 비판적 사고, 그리고 유연성이 필요합니다. 이러한 능력은 인공 지능이 결여하고 있으며, 이는 곧 변하지 않을 것입니다.

OpenAI의 AGI 준비 그룹의 전负责자는 AI의 실제 효용성은 비즈니스, 정부, 산업 목소리, 전문가, 시민 간의 강력한 대화의 결과가 될 것이라고 말했습니다. 그러나 이 대화는 아직 시작되지 않았으며, 모든 관련자가 전면적으로 참여해야 합니다.

비즈니스 모델에서의 AI: 현재 가치를 탐색하기

AI 주도형 비즈니스 모델의 시대가 곧 도래할 것이라는 것은 기대할 수 없습니다. 그러나 인공 지능은 기업이 운영되고 워크플ロー를 관리하는 방식에重大한 영향을 미쳤습니다.

일반적으로, 모든 기업에는 세 가지 지원 기둥이 있습니다:

1. 데이터 분석

더욱 연결된 우리는, 더 많은 데이터가 우리에게 옵니다. 이는 특히 기업에 적용됩니다. 비즈니스 여정의 각 해는 데이터 풀, 문서, 종이, 스크린샷의 다량을 생성합니다. 이러한 비트 각각은巨大한 가치를 제공하지만, 먼저 발견되어야 합니다. 인간 전문가들에게 이러한 모든 데이터를 채굴하고 조직하는 것은 몇 개월, 아니면 몇 년이 걸릴 것입니다. 그러나 인공 지능에게는 몇 일, 아니면 몇 초이면 충분합니다.大量의 데이터를 깊이 탐색하여 정리하고, 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 포함하여, AI는 중요한 정보를 직원, 의사 결정자, 경영자와 연결하여 데이터 병목 현상을 제거하고 모든 수준에서 더 날카로운 의사 결정을 가능하게 합니다. AI로 인해 기업의 역사와 전체적인 경험이 훨씬 더 분명해지며, 더 많은 확신을 제공하고, 비즈니스 리더가 현재 어디에 있는지 그리고 미래에 어디에 있어야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 고객 상호작용 개인화

고객 경험의 품질이 미국에서 최저치를 기록하고 있는 현재, 응답 시간을 줄이고, 개인화된 상호작용을 가능하게 하고, 고객의 우려를 신속하게 해결하는 것이 기업들에게는 중요합니다. 그러나 이러한 목표를 달성하려면 모든 고객 데이터를 수집해야 합니다. 고객의 인구 통계, 구매 기록, 브랜드 상호작용 빈도 등이 포함됩니다. 이러한 작업의 규모는 콜 센터 또는 지원 팀이 처리하기에는 너무 큽니다. 그러나 AI 어시스턴트에게는 일상적인 작업입니다. AI 기반 플랫폼과 인간 직원이 협력하여 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 즉시 고객의 개별적인 역사와 특정需求을 조사하여 고객이 원하는 수준의 개인화와 공감을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 고객이 브랜드와의 관계를 강화하고 忠誠心을 키울 수 있습니다.

3. 위험 관리

위험 관리는 기업들에게 끊임없이 존재하는痛点입니다. 비즈니스 환경이 더激化될수록, 경영자들은 재정적 및 평판 위험을 적절하게 평가하기 위해 더 많은 시나리오를 평가해야 합니다. 일부 평가에는 비판적 사고와 경험을 필요로 하는 반면, 다른 경우에는 패턴을 드러내는 역사적인 데이터의巨大량이 필요합니다. 후者の 경우, 인공 지능은異常 감지, 패턴 식별, 의심스러운 행동 감지를 통해巨大한 도움을 제공합니다. 이러한 능력은 관리자, 분석가, 경영자로부터 압력을 줄여주어 위협을 미리 식별하고 준비할 수 있도록 합니다.

AI 비즈니스 모델의 미래: 더 많은 내용을 기대하세요

중요한 점은 AI 기반 비즈니스 모델의 유형이 인공 지능의 전체 가치가 발견될 때까지 정의되지 않을 것이라는 것입니다. 비즈니스 리더들이 아직 AI의 ROI를 계산하는 데에 대해 확신이 서지 않은 상황에서, 탐구와 연구가 필요합니다.

인공 지능의 채택은 작은 변화가 아닙니다. 완전히 새로운 워크플ロー를 도입하기 때문입니다. 따라서 비즈니스 리더들은 이러한 워크플로우를 이해하고, 그들의 KPI를 식별하며, 이전 루틴과 어떻게 다른지 결정해야 합니다. 그리고 그들의 분석에 기반하여 변革적 가치를 도출해야 합니다.

예를 들어, 많은 경우에 AI는 기업의 프로세스를 개선하는 것뿐만 아니라, 원하는 결과를 달성할 수 있는 새로운 프로세스를 생성합니다. 그러나 이러한 결과의 가치를 최대화하고, 완전히 새로운 모델을 위한 기반을 마련하기 위해서는, 기업은 세 가지 필수적인 구성 요소를 필요로 합니다. 프로세스, 기술, 그리고 이를 사용하는 사람들입니다.